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Zwischen Wunder und Wirklichkeit

Künst­li­che Intel­li­genz im Focus

Die künstliche Intelligenz wird eine Revolution auslösen. Aber sie hat auch ihre Fallstricke, wie auf der Konferenz „Smarte Maschinen im Einsatz – künstliche Intelligenz in der Produktion“ deutlich wurde
Künstliche Intelligenz stand im Mittelpunkt einer Konferenz der Konradin-Mediengruppe. Foto: ©carloscastilla - stock.adobe.com
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Die künst­li­che Intel­li­genz wird eine Revo­lu­tion auslö­sen. Aber sie hat auch ihre Fall­stri­cke, wie auf der Konfe­renz „Smarte Maschi­nen im Einsatz – künst­li­che Intel­li­genz in der Produk­tion“ soeben deut­lich wurde.

Wer dem Google-Sprachsystem „Duplex“ dabei zuhört, wie es eloquent tele­fo­nisch einen Friseur­ter­min für einen Damen-Haarschnitt verein­bart, ist erstaunt, wie virtuos eine Maschine heute schon sprach­lich agie­ren kann. „Das würde ich als recht smarte Maschine bezeich­nen“, sagt Tech­no­lo­gie­ex­perte und Autor Ulrich Eberl zur Eröff­nung der Konfe­renz „Smarte Maschi­nen im Einsatz, künst­li­che Intel­li­genz in der Produk­tion“, die am 15. Mai von der Konra­din Medi­en­gruppe in Zusam­men­ar­beit mit dem Fraunhofer-Institut für Produk­ti­ons­tech­nik und Auto­ma­ti­sie­rung IPA in Stutt­gart veran­stal­tet wurde. Die Ange­ru­fene habe nicht bemerkt, dass sie mit einer Maschine gespro­chen habe. „Maschi­nen können bereits ähnlich gut wie der Mensch laufen, grei­fen, spre­chen, zuhö­ren, lesen“, so Eberl, „auf dem Gebiet hat sich in den vergan­ge­nen 5 Jahren mehr getan als in den 50 Jahren zuvor.“

Deutsch­land stehe im inter­na­tio­na­len Wett­be­werb gut da, betont Eberl: Nicht nur die Hälfte der Patente rund um das auto­nome Fahren stamme aus Deutsch­land. Auch die Daten­be­wäl­ti­gung, die das maschi­nelle Lernen mit sich bringt, kommt uns ein Stück weit zugute: „Deut­sche Unter­neh­men haben hier den Vorteil, dass sie dank unse­rer star­ken indus­tri­el­len Basis über viele Daten bereits verfü­gen.“

Blickt man aller­dings auf die stra­te­gi­sche Ausrich­tung der Unter­neh­men hat Deutsch­land noch eini­ges aufzu­ho­len: Nur ein Vier­tel aller deut­scher Unter­neh­men hat laut Eberl eine Stra­te­gie, wie sie künst­li­che Intel­li­genz (KI) im Unter­neh­men inte­grie­ren wollen. Rund 60 Prozent der befrag­ten Unter­neh­men behaup­ten, diese Kompe­tenz auch nicht auf dem Markt zu finden.

Inter­ak­tion zwischen Mensch und Maschine

Für ein erfolg­rei­ches Umden­ken in der Indus­trie sei ein Kultur­wan­del nötig, betont Marco Huber, desi­gnier­ter Leiter des Zentrums für Cyber-Cognitive Intel­li­gence am Fraun­ho­fer IPA: „Für digi­tal first müssen nicht nur die Tech­no­lo­gie und das Geschäfts­mo­dell passen, sondern auch die Denk­weise.“ Unter­neh­men errei­chen das aus seiner Sicht am ehes­ten, wenn sie inner­halb ihrer Struk­tu­ren eine Art Startup-Kultur aufbauen. Ein wich­ti­ger Trend aus seiner Sicht ist die Produk­tion hoch­gra­dig perso­na­li­sier­ter Güter, die dank Vernet­zung und neuer Tech­no­lo­gien wie 3D-Druck kaum teurer seien als massen­pro­du­zierte Waren. Wich­tig sei dafür eine möglichst natür­li­che Inter­ak­tion zwischen Mensch und Maschine: „Dazu müssen die Maschi­nen ihre Sensi­ti­vi­tät und Mobi­li­tät sowie das Erken­nen von Emotio­nen lernen und verbes­sern.“

Macht­über­nahme durch Maschi­nen?

Stehen wir kurz vor Macht­über­nahme durch die Maschi­nen? Wolf­gang Hildes­heim, Leiter IBM Watson und Arti­fi­cial Intel­li­gence, weist in seinem Vortrag auf die soge­nannte Gartner-Kurve hin: „Zwei Drit­tel aller zukünf­ti­gen Tech­no­lo­gien haben mit künst­li­cher Intel­li­genz zu tun, es ist ein Mega­trend.“ Ein Mega­trend, auf den IBM schon früh aufge­sprun­gen ist: Für Hildes­heim beginnt die Geschichte der KI 1997 mit dem Sieg des IBM-Computers Deep Blue über den dama­li­gen Schach-Weltmeister Gary Kasparov.

Der nächste Meilen­stein sei der Sieg von Watson gewe­sen. 2011 hat dieses KI-basierte Compu­ter­pro­gramm bei der US-Wissens-Show Jeopardy mensch­li­che Mitspie­ler erst­mals eindeu­tig besiegt. Dass der Sieg der Google-Software Deep Mind gegen den welt­bes­ten Go-Spieler, den Südko­rea­ner Lee Sedol, ein weite­rer Meilen­stein der künst­li­chen Intel­li­genz ist, darin sind sich die meis­ten Redner der Konfe­renz einig. Dieser Sieg sowie die enorme Verbes­se­rung auto­ma­ti­scher Über­set­zungs­sys­teme – etwa durch Google oder durch das deut­sche Unter­neh­men DEEPL – zeigen das Poten­zial des „Deep Lear­ning“, des Lernens mittels künst­li­chen neuro­na­len Netzen. „Maschi­nen können in gewis­sem Rahmen selb­stän­dig lernen“, sagt Hildes­heim.

Doch Deep Lear­ning birgt auch Probleme, betont Michael May, Leiter Data Analy­tics & Arti­fi­cial Intel­li­gence bei Siemens: „Wir sehen auch, wo KI nicht so gut ist“. So lassen sich die künst­li­chen neuro­na­len Netze verwir­ren: Schon ein verän­der­tes Pixel lässt sie auf Bildern Dinge erken­nen, die gar nicht drauf sind. Ein Pferd wird so zum Frosch. „Für auto­nome Autos ist das eine Gefahr“, sagt May. „Was ist, wenn sie ein solches Bild falsch inter­pre­tie­ren?“ Nicht alles lasse sich mit Deep Lear­ning lösen, warnt der Siemens-Forscher. Mit seinen 200 Daten- und KI-Experten hat Siemens eine Reihe von Syste­men entwi­ckelt. So gibt es eine Gastur­bine, die sich selber kontrol­liert– aber nur in einem gewis­sen Bereich. „Die Einschrän­kung ist bei Sicher­heits­fra­gen wich­tig“, erklärt May. Schließ­lich lägen die Deep-Learning-Algorithmen bisher nicht zu 100 Prozent rich­tig – doch in der Sicher­heits­pra­xis brau­che es häufig diese 100 Prozent.

Maschi­nel­les Lernen ist kein Allheil-Mittel

Google habe es da leich­ter, denn der poten­ti­elle Scha­den, der durch Unge­nau­ig­kei­ten entstehe, sei bei Google-Anwendungen meist gerin­ger als bei Sicher­heits­the­men in der Indus­trie. „Maschi­nel­les Lernen ist kein Allheil-Mittel“, sagt Wieland Holfel­der, der Leiter des Google Entwick­lungs­zen­trums in München. „Klas­si­sche seman­ti­sche Netze haben auch ihre Berech­ti­gung.“ Lieber als über die Schwä­chen der KI spricht er über die erfolg­rei­chen, spek­ta­ku­lä­ren Google-Experimente, beispiels­weise über jenes, bei dem 14 Robo­ter ohne Anlei­tung gelernt haben, verschie­dene Gegen­stände aus Schach­teln zu grei­fen – bei 800.000 Greif­ver­su­chen und über Monate, nur verbun­den mittels einem neuro­na­len Netz­werk.

Auch wenn Google an einer denk­bar guten Daten­quelle sitzt  –„ein signi­fi­kan­ter Anteil des Traf­fics im Inter­net geht über unsere Systeme“ – warnt Holfel­der, vor blin­dem Daten­sam­meln. „Zunächst muss man Ziele defi­nie­ren, dann erst Daten sammeln und präpa­rie­ren“. Eine „Narrow AI“, die sich sehr konkre­ten, einge­grenz­ten Themen­fel­dern widmet, sei besser zu bear­bei­ten. Dem stim­men die Indus­trie­ver­tre­ter wie May von Siemens und Steven Peters, der Leiter Arti­fi­cial Intel­li­gence Rese­arch der Daim­ler AG zu: „Man glaubt oft, viele Daten zu haben, aber 80 Prozent sind alt oder über­holt“ oder passen nicht gut genug zum zu lösen­den Problem. „Daran schei­tern viele Anwen­dungs­fälle.“

Inwie­fern spek­ta­ku­läre Versu­che, wie jener mit den 14 Google-Robotern, die Welt wirk­lich voran­brin­gen, bleibt umstrit­ten. Schließ­lich koste jeder dieser Robo­ter zwischen 100.000 und 200.000 Euro erklärt Fraunhofer-Forscher Huber. „Robo­ter über Monate lernen zu lassen,  kann sich kaum einer leis­ten.“ In Deutsch­land werde deshalb viel daran geforscht, inwie­fern virtu­elle Lern­um­ge­bun­gen und Simu­la­tio­nen den glei­chen Nutzen brin­gen – ganz ohne teure Hard­ware. Der deut­sche Erfin­der­geist sei daher einmal wieder gefragt.

 

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